第五届钱江国际影像论坛人工智能和神经科学分会场于6月30日下午揭开神秘面纱。国内外神经科学领域和人工智能领域的知名专家学者各抒己见，共同讨论如何运用人工智能技术助力神经科学发展，为大家带来行业发展的新视角、新思维、新动态、新方向。
受联众医疗邀请，美国南加州大学凯克医学院史蒂文斯神经影像学与信息科学研究所Hosung Kim教授、美国Gradient Health公司CEO Ouwen Huang博士出席会议并作学术交流。
左：美国Gradient Health公司CEO Ouwen Huang博士
右：美国南加州大学凯克医学院史蒂文斯神经影像学与信息科学研究所Hosung Kim教授
Hosung Kim教授与Ouwen Huang博士在联众医疗展位处与董事长柴雪挺等人合影留念
人工智能和神经科学分会场
神经科学和人工智能相互融合、相互促进是两者发展的总体趋势。国际人脑图谱协会（OHBM）当选主席、北京大学磁共振成像研究中心主任高家红教授，教育部长江学者特聘教授、北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室贺永教授，美国南加州大学凯克医学院史蒂文斯神经影像学与信息科学研究所Hosung Kim教授、香港中文大学医学影像计算研究中心石林教授等顶尖科学家分别介绍了人工智能在脑影像信息挖掘与分析以及助力神经疾病诊断中的应用。
其中，Hosung Kim教授分享了主题为"Advanced neuroimaging data analysis to aid the diagnosis and prognosis in various brain diseases using machine learning and deep learning"（基于机器学习和深度学习的高级神经影像数据分析辅助脑疾病诊断和预后）。
他以机器学习与深度学习的综述为开篇，围绕LONI（Laboratory of Neuro Imaging）的科学研究展开分享，内容非常丰富，覆盖基于特征提取和随机森林的脑结构磁共振像的自动质量控制、基于卷积神经网络的运动伪影校正、基于深度学习的脑龄预测等。
论坛下半场属于企业家。数家致力于人工智能技术和产品研发的国内外企业的代表向大家介绍各自在神经科学领域的技术和产品。美国Gradient Health公司CEO Ouwen Huang博士发表了主题为"MOVING AI FROM TECH INTO RADIOLOGY PRACTICE"（推动人工智能从技术到放射学的实践）的演讲。
他指出，计算机视觉、深度学习和机器学习领域的兴趣在过去10年呈指数增长。并按“问题类型-技术-放射学使用”的逻辑介绍了不同的人工智能应用，涉及图像分类、定位/检测、分割、描述、图像生成等。
谈及从技术到放射学临床实践的障碍，他认为主要源于开发者、医院、医生之间的割裂。针对三方的痛点，他提出建立开放全面的放射学人工智能平台，从而打造医生、医院、开发者之间的未来人工智能生态。
关于Gradient Health
联众医疗坚持以科研合作推动AI产业落地，形成医学专家发现痛点、算法团队建立模型、IT公司开发产品的路线，从而共同加速商业化进程。
作为联众医疗海外人工智能战略合作团队，Gradient Health还是杜克大学明星创业公司，其定位于下一代人工智能医疗产业，致力于用人工智能和云计算技术深度挖掘海量医疗影像和临床数据，助力医生对疾病进行精准、及时、高效的分析和诊断，根据相应的临床需求提供人工智能化的解决方案。Gradient Health 相信，通过运用优化的机器算法来识别和分析医疗影像，医疗资源可以跨越地域的障碍，从而实现让亿万人共享优质医疗资源。
科学家和企业家共聚一堂，医工结合正是今天论坛的重点。联众医疗希望能与院方一起，共同推进医工结合，不断壮大和激活医学影像的创新力量，从而有力推动医学影像技术实现新的突破，催生新的价值，服务社会大健康。
